余弦损失函数第6页

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

全能相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索，满足您在不同场景下的搜索需求

文本相似度计算（文本匹配）余弦相

代码讲故事·2024-01-28 09:35

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

python离散余弦变换(DCT)

文章目录变换类型示例变换类型离散余弦变换(DCT)相当于是傅里叶变换的实部，在scipy.fft中提供了dct函数及其逆变换idct。

微小冷·2024-01-28 08:12

秋招机器学习面试题问题总结

LR的损失函数是什么？2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

余弦距离和余弦相似度的区别

余弦相似度，就是计算两个向量间的夹角的余弦值：cosθ，取值范围[-1,1]。值越大，相似度越高余弦距离就是用1减去这个获得的余弦相似度：1-cosθ，取值范围[0,2]。值越大，距离越远。

weixin_44040169·2024-01-28 04:57

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所

老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

三角形度数计算机公式,角度数换算公式(三角函数计算换算角度)

1、余弦定理a2(上标，平方)=b2(上标，平方)+c2(上标，平方)-2bccosAb2.对于任意边角都有这个公式2、余弦定理是描述三角形中三边长度与一个角的余弦值.一直等腰三角形其中一个角的度数为30

张小庑·2024-01-28 02:03

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位

郭庆汝·2024-01-27 21:43

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

立体几何之目：2014年理数A19~三棱柱与菱形

2014年理数A19（19）（本小题满分12分）如图，三棱柱中，侧面为菱形，.（Ⅰ）证明∶；（Ⅱ）若，求二面角的余弦值.2014年理科数学全国卷A2014年理数A19【解答第1问】连接,记与的交点为,再连接

易水樵·2024-01-27 18:44

【PTA浙大版《C语言程序设计（第4版）》/函数题】习题5-7 使用函数求余弦函数的近似值（附测试点）

本题要求实现一个函数，用下列公式求cos(x)的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e：cos(x)=x0/0!−x2/2!+x4/4!−x6/6!+⋯函数接口定义：doublefuncos(doublee,doublex);其中用户传入的参数为误差上限e和自变量x；函数funcos应返回用给定公式计算出来、并且满足误差要求的cos(x)的近似值。输入输出均在双精度范围内。裁判测试程序样例：#inc

La_gloire·2024-01-27 17:58

机器学习（13）——adaboost

下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction

zoetu·2024-01-27 14:51

深度学习之反向传播

为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新

丘小羽·2024-01-27 14:50

目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。

：在目标检测中，解决类别不平衡问题的方法可以分为修正模型本身和直接处理数据两种方式：修正模型本身（Model-basedCorrection）：定义：修正模型本身方法侧重于通过修改目标检测模型的架构、损失函数或训练策略等方面

神笔馬良·2024-01-27 13:52

Dropout原理解析

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

tf2自定义损失函数测试

main.pyimporttensorflowastffromcustom_lossimportfocal_lossmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

3. MATLAB中Plot绘制放大特定的区域

##原始图形首先，我们绘制了一个包含正弦和余弦函数的图形。

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:13

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

Course1神经网络和深度学习编程作业

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。

毛十三_·2024-01-26 11:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

Python数据可视化~绘制不同图表

使用matplotlib绘制简单图表正弦和余弦绘制折线图绘制柱形图或堆积柱形图绘制条形图or堆积条形图中文乱码解决绘制堆积面积图绘制直方图绘制饼图or圆环图绘制散点图or气泡图绘制箱形图绘制雷达图绘制误差棒图正弦和余弦

憨憨小江·2024-01-26 07:49

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

训练的损失函数有2个，SAM-guid

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

Datawhale 大模型基础 Task6 模型之Adaptation篇笔记

适应主要分为：预训练模型（主干部分的训练，最消耗算力）；获取特定领域的数据集；找一些参数用于适配；定义损失函数来作为适配的标准；进行问题的优化表示。

AIzealot无·2024-01-26 06:40

2018-11-28 机器学习打卡

算法有监督为主：损失函数（LossFunction）L（y,y’）=L(y,f(x))：针对一个数据代价函数（CostFunction）J（th

Rackar·2024-01-26 04:36

文本相似度计算（一）：距离方法

词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离

Jarkata·2024-01-26 00:04

YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU

本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数MSCOCO和PASCALVOC数据集实现涨点收录YOLOv8原创自研

AI小怪兽·2024-01-25 20:39

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

tensorflow画损失函数的代码_深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类

在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看

weixin_39999532·2024-01-25 08:23

TensorFlow基础——常用函数（四）

函数training()通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作，在训练过程中，先实例

weixin_30492601·2024-01-25 08:22

js中的Data和Math用法大全

向下取整/向上取整Math.round()//取整，四舍五入Math.abs()//绝对值Math.max()/Math.min()//求最大和最小值Math.sin()/Math.cos()//正弦/余弦

前端fighter·2024-01-25 08:21

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

自学过程中，阅读别人代码时经常看到不同种类的损失函数，到底Tensorflow中有多少自带的损失函数呢，什么情况下使用什么样的损失函数？这次就来汇总介绍一下。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

超分之SRGAN官方代码解读

超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路（三）

)，也就是没有这些层的话，tudui.train()没用调用不调用都行在测试前有一个tudui.eval()的作用：同上整个训练逻辑：准备数据dataloader加载数据集创建网络模型（看注释a）定义损失函数

Whalawhala·2024-01-24 23:36

FFT算法

它将一个时域信号分解成一系列正弦和余弦函数的频谱分量，以揭示信号中的频率信息。傅立叶变换的公式如下：X(f)=∫−∞∞x(t)⋅e−j2πf

吕正日·2024-01-24 19:19

具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制

文献阅读：具有运动模糊的大规模场景的混合神经绘制1、研究背景2、方法提出3、视点依赖归一化方法4、训练方法5、试验细节及对比YOLO模型1、什么是YOLO2、YOLO原理3、boundingbox4、损失函数总结摘要本周的学习内容主要是以阅读文献为基础

qq_43314576·2024-01-24 19:15

深入理解傅里叶变换

傅里叶级数告诉我们，这些周期信号都可以分解为有限或无限个正弦波或余弦波的叠加，且这些波的频率都是原

赵孝正·2024-01-24 15:06

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。

you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

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